[論文レビュー] Resting-state functional connectivity-based biomarkers and functional MRI-based neurofeedback for psychiatric disorders: a challenge for developing theranostic biomarkers

Takashi Yamada, Ryuichiro Hashimoto+7 more|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2017

Functional Brain Connectivity Studies参考文献 59被引用数 10

ひとこと要約

本論文は、安静状態機能的結合磁気共鳴共振画像（rs-fcMRI）およびfMRIを用いた神経フィードバックを用いて、精神疾患における治療的バイオマーカーを開発するためのフレームワークを提案する。2段階のアプローチを提示している：まず、診断や症状を高精度に予測できるrs-fcMRIベースのバイオマーカーを同定し、次に神経フィードバックを用いて、これらのバイオマーカーの正常化が症状の改善をもたらすかどうかを検証することで、神経回路と行動の間の因果関係を確立する。

ABSTRACT

Psychiatric research has been hampered by an explanatory gap between psychiatric symptoms and their neural underpinnings, which has resulted in poor treatment outcomes. This situation has prompted us to shift from symptom-based diagnosis to data-driven diagnosis, aiming to redefine psychiatric disorders as disorders of neural circuitry. Promising candidates for data-driven diagnosis include resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI)-based biomarkers. Although biomarkers have been developed with the aim of diagnosing patients and predicting the efficacy of therapy, the focus has shifted to the identification of biomarkers that represent therapeutic targets, which would allow for more personalized treatment approaches. This type of biomarker (i.e., theranostic biomarker) is expected to elucidate the disease mechanism of psychiatric conditions and to offer an individualized neural circuit-based therapeutic target based on the neural cause of a condition. To this end, researchers have developed rs-fcMRI-based biomarkers and investigated a causal relationship between potential biomarkers and disease-specific behavior using functional MRI (fMRI)-based neurofeedback on functional connectivity. In this review, we introduce recent approach for creating a theranostic biomarker, which consists mainly of two parts: (i) developing an rs-fcMRI-based biomarker that can predict diagnosis and/or symptoms with high accuracy, and (ii) the introduction of a proof-of-concept study investigating the relationship between normalizing the biomarker and symptom changes using fMRI-based neurofeedback. In parallel with the introduction of recent studies, we review rs-fcMRI-based biomarker and fMRI-based neurofeedback, focusing on the technological improvements and limitations associated with clinical use.

研究の動機と目的

• 精神的症状とその神経的基盤の間の説明的ギャップを埋めるために、症状に基づく診断からデータ駆動型診断への移行を図ること。
• 安静状態機能的結合磁気共鳴共振画像（rs-fcMRI）に基づくバイオマーカーを開発し、精神的診断および症状の重症度を高精度に予測すること。
• fMRIを用いた神経フィードバックを用いて、バイオマーカーの正常化と症状変化の因果関係を確立すること。
• 神経回路レベルの標的を同定することで、個別化された、回路に基づいた治療介入を可能にすること。

提案手法

• 安静状態fMRIデータからの機能的結合パターンを用いて、rs-fcMRIベースのバイオマーカーを開発する。
• 多次元パターン解析および機械学習を応用し、精神的診断および症状の重症度を予測可能なバイオマーカーを同定する。
• 特定の機能的結合パターンを標的にした、fMRIを用いた神経フィードバックプロトコルを設計する。
• 神経フィードバックによる病的なバイオマーカーの低下が症状の軽減をもたらすかどうかを検証する概念実証研究を実施する。
• バイオマーカー同定と神経フィードバック介入を統合した、精神疾患における包括的治療的フレームワークを構築する。
• rs-fcMRIバイオマーカーおよび神経フィードバックを臨床現場に実装するにあたり、技術的進歩と臨床的制約を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 rs-fcMRIベースのバイオマーカーは、個々の患者における精神的診断および症状の重症度を高精度に予測できるか？
• RQ2 特定の機能的結合パターンの正常化と精神的症状の改善の間に因果関係があるか？
• RQ3 fMRIを用いた神経フィードバックは、特定のrs-fcMRIバイオマーカーを的確かつ信頼性高く調節できるか？
• RQ4 rs-fcMRIバイオマーカーは、精神的疾患の背後にある神経回路機構をどの程度反映しているか？
• RQ5 rs-fcMRIバイオマーカーおよび神経フィードバックを精神科臨床現場に実装するにあたり、主な技術的および臨床的障壁は何か？

主な発見

• rs-fcMRIベースのバイオマーカーは、精神的診断および症状の重症度を高精度に予測できることを示し、診断ツールとしての可能性を支持する。
• 概念実証研究では、fMRIを用いた神経フィードバックが特定の機能的結合パターンを効果的に調節できることを示し、標的回路介入の実現可能性を示している。
• 神経フィードバックによる病的なrs-fcMRIバイオマーカーの正常化と、臨床的症状の同時軽減が関連しており、因果関係の可能性を示唆している。
• リアルタイムfMRI解析および神経フィードバック配信の技術的改善により、バイオマーカー調節の正確性と信頼性が向上した。
• 進展は見られるが、rs-fcMRIバイオマーカーおよび神経フィードバックプロトコルの標準化、再現性、臨床的応用への移行に課題が残っている。
• バイオマーカー同定と神経フィードバックの統合は、個別化された、回路に基づいた精神的治療への有望な道筋を示している。